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4 months ago
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数据清洗之异常值处理

在数据清洗过程中,异常值处理是一个非常重要的步骤。异常值,也称为离群值或异常点,是指与大多数观察值明显不同的观察值。这些值可能是由于测量错误、数据录入错误、设备故障或者真实现象的特殊情况而产生的。异常值可能会对数据分析和建模产生负面影响,因此需要进行适当的处理。下面是一些常见的异常值处理方法:删除异常值: 最简单的方法是直接删除异常值。这种方法适用于异常值数量较少、对数据整体影响较小的情况。但是,如果异常值数量较多或者对数据整体影响较大,则不建议使用这种方法。替换异常值: 可以用数据集的其他统计特征值(如均值、中位数、众数)来替换异常值。这种方法可以保持数据集的整体分布特征,并且相对于直接删除异常值,对数据的影响较小。分箱处理: 将数据分成多个箱子(bins),然后用每个箱子的均值或中位数来代替箱子中的异常值。这种方法可以减少异常值对整体数据的影响,并且保持了数据的整体分布特征。基于模型的方法: 可以使用回归、聚类或其他机器学习模型来识别和处理异常值。这些模型可以自动识别数据中的异常值,并提供相应的处理方案。使用离群值检测算法: 可以使用一些专门用于检测异常值的算法,如孤立森林、局部异 ...

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